340 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933

## Aplikasi Identifikasi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori pada Sukoco Batik Solo
Fajar Budi Kuncoro 1 , Pipin Widyaningsih* 2 , Faulinda Ely Nastiti 3
1,2,3 Universitas Duta Bangsa Surakarta; Jl. Bhayangkara No.55 Tipes, Kec. Serengan Kota Surakarta,  Jawa Tengah 57154, (0271)719552
1 Program Studi Teknik Informatika, FIKOM UDB Surakarta 2,3 Program Studi Sistem Informasi, FIKOM UDB Surakarta e-mail: 1 fajar.budikuncoro@fikom.udb.ac.id, * 2 pipin_widya@udb.ac.id,
3 faulinda.en@gmail.com

## Abstrak
Sukoco  Batik  Solo  adalah  salah  satu  toko  yang  menawarkan  beragam  jenis  batik. Sukoco Batik Solo harus mengembangkan strategi pemasaran untuk mengotimalkan penjualan. Salah  satu  strategi  yang  dapat  digunakan  adalah  mengidentifikasi  pola  kecenderungan pembelian  konsumen  dengan  memanfaatkan  nota  penjualan  produk.  Algoritma  apriori diterapkan  untuk  menganalisis  kumpulan  nota  penjualan  untuk  menemukan  kombinasi  produk yang  dibeli  dalam  satu  waktu.  Aplikasi  dibuat  menggunakan  framework  code  igniter  dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi dapat membantu  menghasilkan  informasi  pola  pembelian  konsumen.  Data  transaksi  dianalisis menggunakan  algoritma  apriori  dengan  nilai  minimum  support  40%  dan  nilai  minimum confidence  60%.  Hasil  yang  diperoleh  dari  proses  algoritma  apriori  terdapat  satu  aturan asosiasi  dengan  dua  kombinasi  itemset  produk  yaitu  Batik  Lawasan  1  dan  Batik  Lawasan  2. Aturan  asosiasi  Batik  Lawasan  1  dan  Batik  Lawasan  2  memiliki  nilai  minimum  support  40% dan  nilai  minimum  confidence  66,67%.  Hasil  analisis  pola  pembelian  konsumen  dapat digunakan  pihak  manajemen  dalam  menempatkan  produk,  prioritas  persediaan  produk,  dan merancang strategi potongan harga untuk kombinasi item produk yang terbentuk.
Kata kunci —3-5 Algoritma Apriori, Identifikasi Pola Pembelian, Batik

## Abstract
Sukoco Batik Solo is a batik shop that offers various types of batik. Sukoco Batik Solo must develop a marketing strategy to optimize sales. One strategy that can be used is to identify consumer purchasing tendensies patterns by utilizing product sales notes. Apriori algorithm is applied  to  analyze  a  collection  of  sales  notes  to  find  a  combination  of  products  purchased  at one time. The application is made using the code igniter framework with the PHP programming language  and  MySQL  database.  The  results  showed  that  the  application  can  help  generate information  on  consumer  purchasing  patterns.  Transaction  data  were  analyzed  using  the  a priori  algorithm  with  a  minimum  support  value  of  40%  and  a  minimum  confidence  value  of 60%. The results obtained from the a priori algorithm process is one association rule with two combinations of product items, namely Batik Lawasan 1 and Batik Lawasan 2. The association rules for Batik Lawasan 1 and Batik Lawasan 2 have a minimum support value of 40% and a minimum  confidence  value  of  66.67%.  The  results  of  the  analysis  of  consumer  purchasing patterns  can  be  used  by  management  in  placing  products,  product  inventory  priority  and designing price discount strategies for the combination of product items formed.
Keywords —3-5 Apriori Algoritm, Identification of Purchase Patterns, Batik
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 341

## 1. PENDAHULUAN
ukoco  Batik  Solo  bertempat  di  Beteng  Trade  Center  (BTC)  Lantai  Dasar  blok  C.15-18 Surakarta.  Produk  yang  dijual  bervariatif  mulai  dari  Batik  Lawasan,  Batik  Cap,  Batik Print, Batik Tulis, Viscos Batik, Sarimbit Batik dan berbagai model pakaian wanita seperti tunik  dan blouse .  Kegiatan  transaki  penjualan  akan  menghasilkan  nota  penjualan  yang digunakan  untuk  membuat  laporan  pembukuan  terkait  pendapatan  toko.  Nota  penjualan  yang ada  belum  diolah  secara  maksimal  untuk  mengoptimalkan  strategi  penjualan.  Nota  penjualan produk  dimanfaatkan  hanya  sebatas  pembuatan  rekap  pendapatan.  Batik  Sukoco  Solo  dapat mengembangkan strategi pemasaran produk dengan menganalisis data transaksi penjualan yang dimiliki.  Data  transaksi  dapat  digunakan  untuk  indentifikasi  pola  pembelian  produk  yang dilakukan oleh konsumen.
Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis data transaksi penjualan adalah algoritma  apriori.  Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  untuk  menghitung  pola  frekuensi tinggi.  Pola  frekuensi  tinggi  adalah  pola  kombinasi  item-item  pada  suatu  basis  data  yang memenuhi  ambang  batas  frekuensi  atau  support  yang  disebut  nilai minimum  support [1]. Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada data  mining ,  yang  bertujuan  untuk menemukan  frekuensi item  sets pada  sekumpulan  data.  Analisis  Apriori  adalah  proses mendeteksi seluruh pola aturan apriori yang memenuhi ambang batas syarat minimum support dan minimum  confidence [2]. Support adalah  presentase  kombinasi item dalam  basis  data, sedangkan confidence adalah  kekuatan  hubungan  antara- item dalam  aturan  asosiasi.  Kedua faktor tersebut menjadi tolok ukur penting tidaknya suatu asosiasi[3].
Penelitian terdahulu telah dilakukan oleh Maulani (2016) dengan melakukan penelitian untuk  pembentukan temporal  association  rules menggunakan  algoritma  apriori  pada  Batik Diyan  Solo.  Penelitian  menghasilkan  pola  Itemset  HPCK  menjadi  sebuah  itemset  yang  selalu terjual pada Hari Raya Idul Fitri tahun 2013 dan Hari Raya Idul Fitri tahun 2014 [4]. Perbedaan dengan  penelitian  Maulani  (2016)  adalah  data  transaksi  yang  digunakan  adalah  data  transaksi pada event tertentu sedangkan peneliti menggunakan data transaksi harian dari penjualan. Selain itu,  perbedaan  juga  pada  nilai  minimum  support  yang  digunakan.  Pada  penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  Lestari  (2020)  yang  menerapkan  algoritma  apriori  untuk  menganalisis  data penjualan  Barbar  Warehouse.  Penggunaan  algoritma  apriori  dalam  analisis  data  penjualan memberikan  pengaruh  positif  pada laporan  penjualan Barbar  Warehouse  karena pemilik  dapat mengetahui  persediaan  barang  mana  yang  harus  diperbanyak  dan  juga  barang  yang  harus dikurangi [5]. Perbedaan dengan penelitian Lestari (2020) adalah teknik capture dan pengolahan data  transaksi.  Penelitian  Lestari  (2020)  melalukan capture data  transaksi  menggunakan Microsoft Excel dan analisis data menggunakan Rapid Miner sedangkan peneliti proses capture dan analisis data menggunakan aplikasi yang dibangun secara mandiri sehingga proses analisis data dapat dilakukan secara real time sesuai transaksi penjualan yang terjadi.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Andriyani(2020)  yang  menerapkan  algoritma apriori  untuk  menganalisis  pola  penjualan  minuman  kemasan  pada  Toko  Renji  Semarang. Penelitian  ini  menghasilkan  14  pola  aturan  asosiasi  dengan  nilai  confidence  tertinggi  yaitu 100% pada pembelian Kopi Cup dan Vit 1500ml maka akan membeli Le Minerale 600ml secara bersamaan[6].  Perbedaan  dengan  penelitian  Andriyani(2020)  adalah  teknik capture dan pengolahan  data  transaksi.  Penelitian  Andriyani  (2020)  menggunakan  software  Rstudio  dan capture data transaksi menggunakan Microsoft Excel.
Algoritma Apriori dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi pembelian produk batik  dengan  melihat  kecenderungan  pola  pembelian  yang  dilakukan  konsumen.  Hasil pengolahan analisis data transaksi penjualan dapat digunakan untuk  memutuskan beberapa hal seperti  penataan  atau display produk,  serta  prioritas  persediaan  produk[7].  Pemanfaatan
S
342 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E-ISSN 2503-2933
algoritma  apriori  untuk  menganalisis  data  transaksi  dilakukan  dengan  cara  melihat  pola kecenderungan pembelian konsumen. Algoritma apriori dapat digunakan untuk mengolah data transaksi  penjualan  yang  menumpuk  menjadi  sesuatu  yang  lebih  bermanfaat  dalam  membantu manajemen mengoptimalkan strategi penjualan [8].
Berdasarkan  banyaknya  data  transaksi  yang  dimiliki,  Sukoco  Batik  Solo  dapat menerapkan  algoritma  apriori  untuk  menidentifikasi  pola  pembelian  konsumen.  Algoritma Apriori digunakan untuk menyusun calon kombinasi item  yang mungkin, kemudian pengguna dapat  menguji  apakah  kombinasi  item  memenuhi  batas  nilai support dan confidence minimal yang  telah  ditetapkan  sebelumnya[9].  Hasil  kombinasi item  sets yang  memenuhi  syarat  dapat dimanfaatkan  untuk  menyusun  strategi  penawaran  produk  yang  sesuai  dengan  karakteristik pembeli.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian menggunakan metode pengembangan sistem waterfall . Waterfall terdiri dari lima  tahap  yaitu  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak,  perancangan,  pembuatan  kode  program, pengujian dan pemeliharaan[10]. Tahap analisis kebutuhan perangkat lunak adalah proses untuk menemukan  masalah  dan  menentukan  solusi  dari  permasalahan  yang  ditemukan.  Data  yang digunakan pada tahap ini berasal dari hasil wawancara dengan karyawan dan beberapa pembeli. Peneliti  juga  melakukan  observasi  langsung  untuk  mengetahui  pengolahan  data  penjualan produk batik di Batik Sukoco Surakarta. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi didapatkan beberapa  poin  antara  lain  :  (1)  Pengelolaan  penjualan  masih  dilakukan  secara  manual  dengan mencatat  penjualan  pada  nota  dan  melalukan  rekapitulasi  nota  pada  buku  rekap;  (2)  Data transaksi  yang  disimpan  hanya  digunakan  untuk  menghitung  pendapatan  belum  dioptimalkan untuk kepentingan lain seperti menentukan strategi pemasaran.
Tahap kedua perancangan sistem  menggunakan pendekatan berorientasi obyek dengan alat  bantu  permodelan  sistem  berupa Unified  Modelling  Language (UML).  UML  dalah tools untuk  membuat  visualisasi  dan  dokumentasi  hasil analisis  dan  perancangan  sistem  yang  berisi sintak  untuk  memodelkan  sistem  secara  visual[11].  Hasil  permodelan  sistem  berupa use  case diagram dari  aplikasi  dapat  dilihat  pada  gambar  1. Activity  diagram terlihat  pada  gambar  2. Class Diagram terlihat pada gambar 3.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 343
Gambar 2. Class Diagram
Gambar 3. Acivity Diagram
344 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E-ISSN 2503-2933
Tahap  ketiga  ada  pembuatan  kode  program  atau coding .  Proses  membuatan  kode program  adalah  proses  untuk  merealisasikan  hasil  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat sebelumnya.  PHP  sebagai  bahasa  pemrograman  dengan framework code  igniter  digunakan untuk proses pembuatan kode program sedangkan MySQL dipilih untuk mengelola basis data. Tahap  keempat  adalah  pengujian.  Metode black  box  testing digunakan  untuk  menguji fungsionalitas sistem. Proses pengujian dimulai dengan membuat test case dan mencatat hasil pengamatan  berdasarkan  test  case  yang  disusun  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  manual dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  aplikasi  untuk  menguji  keakuratan  perhitungan  yang dihasilkan  aplikasi.  Tahap  kelima  adalah  penerapan  dan  pemeliharaan  yang  merupakan  tahap terakhir pengembangan aplikasi. Aplikasi yang telah dibuat akan diserahkan kepada pengguna untuk diimplemenetasikan.
Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan pola aturan tertentu terkait pembelian yang  dilakukan  konsumen  berdasarkan  data  transaksi  pembelian  yang  telah  dilakukan. Algoritma Apriori bertujuan mencari pola kombinasi item sets yang memiliki tingkat frekuensi keseringan  tertentu  berdasarkan  kriteria  yang  diinginkan.  Terdapat  dua  proses  utama  dalam perhitungan algoritma apriori [12]:
a. Penggabungan ( join )
Proses  penggabungan  ( join )  merupakan  proses  membentuk  kombinasi  antara  item  secara berulang sampai tidak bisa dibentuk kombinasi antar item lagi.
b. Pemangkasan ( pruning )
Proses  pemangkasan  ( pruning )  merupakan  proses  menghilangkan  kombinasi  item  yang tidak memenuhi ambang batas minimum support yang ditetapkan. Algoritma Apriori adalah suatu aturan asosiasi ( association rule ) yang digunakan untuk melakukan data mining [13]. Analisis asosiasi  memiliki 2 proses utama, yaitu [14]:
a. Analisis Pola Frekunsi Tinggi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  terhadap  kombinasi  item  set  yang  memenuhi  syarat minimum  yang  telah  ditetapkan.  Nilai support pada  sebuah  item  diperoleh  menggunakan rumus berikut :
= ℎ 1
Sedangkan nilau support dua item ∪ ) diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
,   = ℎ 2
b. Pembentukan Aturan Asosiasi
Tahap  pembentukan  aturan  asosiasi  dilakukan  setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan.  Pembentukan  aturan  asosiasi    bertujuan  mencari  aturan  asosiatif  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence . Cara menghitung confidence aturan asosiasi Jika x maka y yang diperoleh dengan rumus  berikut :
! = "|  = ℎ ℎ 3
Penerapan Algoritma apriori berdasarkan studi kasus penjualan batik pada Sukoco Batik Solo adalah :
1. Sampel data transaksi yang dianalisis sebanyak 10 item nota yang terlihat pada tabel 1.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 345
Tabel 1. Data Transasi Penjualan Sukoco Batik Solo Id Transaksi Produk 1 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 5 2 Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 3 3 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 4 4 Batik Lawasan 3,Batik Lawasan 4 5 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2 6 Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 3 7 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2 8 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 4 9 Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 3 10 Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 3
2. Penerapan algoritma apriori dimulai dengan capture data transaksi yang terdapat pada tabel 1 kemudian menetapkan nilai minimum support yaitu 40% sedangkan minimum confidence yaitu 60%.
3. Langkah selanjutnya adalah proses iterasi I yaitu penentuan pola kombinasi 1 itemset yang dihitung menggunakan rumus :
= ℎ 100 4
Hasil perhitungan proses iterasi I (penentuan pola kombinasi 1 itemset ) terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Kombinasi 1 Itemset Data Item Banyaknya Transaksi Hasil Herhitungan Nilai Support Batik Lawasan 2 7 (7/10)*100=70% Batik Lawasan 1 6 (6/10)*100=60% Batik Lawasan 3 5 (5/10)*100=50% Batik Lawasan 4 3 (3/10)*100=30% Batik Lawasan 5 1 (1/10)*100=10%
Berdasarkan  nilai  minimum  support  sebesar  40%  maka  hasil  perhitungan  pada  tabel  2 hanya terdapat 3 (tiga) pola kombinasi yang memenuhi minimum support terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pola Kombinasi 1 Itemset Memenuhi Minimum Support 1-Itemset Banyaknya Transaksi Hasil Perhitungan Nilai Support Batik Lawasan 2 7 (7/10)*100=70% Batik Lawasan 1 6 (6/10)*100=60% Batik Lawasan 3 5 (5/10)*100=50%
346 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E-ISSN 2503-2933
4. Proses Iterasi II (penentuan kombinasi 2 itemset ) yang diperoleh menggunakan rumus :
,   = ℎ 100 5
Hasil perhitungan proses iterasi II terlihat pada tabel 4. Kombinasi itemset yang terbentuk akan menjadi dasar pada perhitungan berikutnya.
Tabel 4. Hasil Pola Kombinasi 2 Itemset 2-Itemset Banyaknya transaksi Hasil Perhitungan Nilai Support Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2 4 (4/10)*100=40% Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 3 1 (1/10)*100=10% Batik Lawasan 2, Batik Lawasan 3 3 (3/10)*100=30%
Berdasarkan  nilai  minimum  support  sebesar  40%  maka  hasil  pada  tabel  4  hanya  1  data yang lolos ambang batas minimum support seperti terlihat pada tabel 5.
Tabel 5.  Kombinasi 2 Itemset Memenuhi Minimum Support 2-Itemset Banyaknya transaksi Hasil Perhitungan Nilai Support Batik Lawasan 1, Batik Lawasan 2 4 (4/10)*100=40%
5. Proses  Iterasi  III  (penentuan  kombinasi  3  itemset)  proses  ini  tidak  bisa  dilakukan  karena tidak ada data yang memenuhi untuk pembuatan kombinasi 3 itemset
6. Penentuan  Aturan  Asosiasi  dilakukan  setelah  analisis  pola  frekuensi  tinggi  selesai dilakukan. Nilai confidence ditentukan berdasarkan rumus berikut :
! = "|  = ℎ
ℎ ( 1006
Aturan asosiasi dibentuk berdasarkan pola kombinasi yang memenuhi ambang batas nilai minimum support dari tiap pola kombinasi. Hasil perhitungan confidence terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Pembentukan Aturan Asosiasi Kombinasi 2 Itemset
Aturan Asosiasi Banyaknya Transaksi Mengandung x dan y Banyaknya Transaksi mengandung x Hasil Perhitungan Nilai Confidence (Batik Lawasan 1)->(Batik Lawasan 2) 4 6 (4/6)*100=66,67% (Batik Lawasan 1)->(Batik Lawasan 3) 1 6 (1/6)*100=16,67% (Batik Lawasan 1)->(Batik Lawasan 4) 2 6 (2/6)*100=33,00% (Batik Lawasan 1)->(Batik Lawasan 5) 1 6 (1/6)*100=16,67% (Batik Lawasan 2)->(Batik Lawasan 3) 3 7 (3/7)*100=42,85% (Batik Lawasan 2)->(Batik Lawasan 4) 1 7 (1/7)*100=14,28% (Batik Lawasan 2)->(Batik Lawasan 5) 1 7 (1/7)*100=14,28% (Batik Lawasan 3)->(Batik Lawasan 4) 1 5 (1/5)*100=20,00%
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 347
(Batik Lawasan 3)->(Batik Lawasan 5) 0 5 (0/5)*100=0.00% (Batik Lawasan 4)->(Batik Lawasan 5) 0 3 (0/3)*100=0.00%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  aturan  asosiasi  (tabel)  didapatkan  satu  hasil  perhitungan aturan  asosiasi  yang  memenuhi  ambang  batas  nilai minimum confidence sebesar  60%  terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Aturan Asosiasi Memenuhi Minimum Confidence Aturan Asosiasi Banyaknya Transaksi Mengandung x dan y Banyaknya Transaksi mengandung x Hasil Perhitungan Nilai Confidence (Batik Lawasan 1)->(Batik Lawasan 2) 4 6 (4/6)*100=66,67%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  aturan  asosiasi  pada  tabel  7  terlihat  bahwa  pola pembelian  konsumen  untuk  Batik  Lawasan  1  dan  Batik  Lawasan  2  merupakan  produk  yang paling sering dibeli oleh konsumen. Hasil perhitungan aturan asosiasi pada tabel 7 menunjukkan pola pembelian konsumen Batik Lawasan 1 diikuti pembelian Batik Lawasan 2 sebesar 66,67%. Berikut  adalah  hasil  implementasi  aplikasi  identifikasi  pola  pembelian  oleh  konsumen menggunakan  algoritma  apriori.  Gambar  2  menujukkan  data  transaksi  yang  telah  dimasukkan. Langkah  selanjutnya  pada  gambar  3  yaitu  memilih  tanggal  tarnsaksi,  input support dan confidence minimum .
Langkah  selanjutnya  adalah  menekan  tombol  proses  data  pada  gambar  3  sehingga aplikasi akan menunjukkan hasil pola iterasi I (Kombinasi 1 itemset) pada gambar 5. Gambar 5 menunjukkan bahwa aplikasi akan memberikan keterangan lolos dengan warna hijau pada data yang  memenuhi nilai minimum support dan keterangan tidak lolos dengan warna merah untuk data yang tidak lolos.
Gambar 3. Pengambilan Data Transaksi
348 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Input Minimum Support dan Minimum Confidence
Gambar 5. Proses Iterasi I
Perhitungan  pola  iterasi  II  dimulai  dengan  data  kombinasi  itemset  yang  memenuhi minimum  support seperti  terlihat  pada  gambar  6  dan  hasil  perhitungan  pola  iterasi  II  dapat dilihat pada gambar 7 dan gambar 8. Gambar 9 adalah hasil perhitungan confidence .
Gambar 6. Tampilan Pola Kombinasi 1 Itemset Memenuhi Minimum Support
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 349
Gambar 7. Antarmuka Proses Iterasi II
Gambar 8. Antarmuka Kombinasi 2 Itemset Memenuhi Minimum Support
Gambar 9. Antarmuka Pembentukan Aturan Asosiasi
Proses  pengujian  fungsionalitas  sistem  menggunakan  pendekatan blackbox  testing dengan  menyusun testcase dan  mengamati  hasilnya.  Pengujian  blackbox  testing  menunjukkan aplikasi  secara  fungsional  dapat  menghasilkan  informasi  hasil  analisis  data  transaksi menggunakan algoritma apriori. Pengujian akurasi hasil perhitungan aplikasi dilakukan dengan membandingkan proses manual dan komputerisasi. Sebagai contoh hasil perhitungan pada tabel 2 menujukkan hasil yang sama dengan tampilan perhitungan aplikasi pada gambar 5.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  implementasi  aplikasi  identifikasi  pola  pembelian konsumen pada Sukoco Batik Solo dapat diambil kesimpulan yaitu:
1. Penerapan algoritma apriori dapat menemukan pola kombinasi barang yang dibeli konsumen sehingga dapat memperbaiki strategi pemasaran pada Sukoco Batik Solo.
350 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E-ISSN 2503-2933
2. Hasil  perhitungan  memnggunakan  algoritma  apriori  pada  data transaksi  Batik  Sukoco  Solo menunjukkan  adanya  pola  pembelian  konsumen  yaitu  pembelian  Batik  Lawasan  1  pasti membeli Batik Lawasan 2 dengan kemungkinan 66,67%

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  data  transaksi  yang  berbeda, maupun  implementasi  algoritma  yang  berbeda.  Selain  itu  aplikasi  ini  belum  memberikan fasilitas unggah data transaksi dari file lain seperti microsoft excel sehingga peneliti selanjutnya dapat menambahkan fasilitas tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Duta  Bangsa  Surakarta  dan segenap  jajarannya  serta  Sukoco  Batik  Solo  yang  telah  memberikan  dukungan  untuk pelaksanaan dan penyelesaian penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Erfina,  Melawati,  and  N.  D.  Arianti,  2020. “Penerapan  Metode  Data  Mining Terhadap  Data  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Toko Fasentro Fancy),” Jursistekni , Vol. 2, No. 3, pp. 14–22.
[2] D.  K.  Pane,  2013, “Implementasi  Data  Mining  pada  Penjualan  Produk  Elektronik Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kreditplus),” Pelita Inform. Budi Darma , Vol. IV, No. 3, pp. 25–19.
[3] Kusrini and E. T. Luthfi, 2009. Algoritma Data Mining . Andi Offset, Yogyakarta.
[4] A. Mauliani, S. Hartati, and A. Musdholifah, 2016, “Pembentukan Temporal Association Rules  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:Toko  Batik  Diyan  Solo),” IJCCS (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  Vol.  10,  No.  1,  pp.  71–80,  doi: 10.22146/ijccs.11190.
[5] A. F. Lestari and M. Hafiz, 2020, “Penerapan Algoritma Apriori pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , Vol. 5, No. 1, pp. 96–105, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[6] F.  Andriyani  and  A.  Jananto,  2020,  “ Pencarian  Pola  Penjualan  Minuman  Kemasan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Toko Renji  Semarang),” in Proceeding SENDIU 2020 , pp. 267–273.
[7] A. S. Darmawan, 2015. “Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penawaran Produk di Batik Putra Ghofur Pekalongan,” Litbang Kota Pekalongan , Vol. 8, pp. 65–73,
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 340-351 E- ISSN 2503-2933 351
[8] R.  D.  Jayapana  and  Y.  Rahayu,  2015. “Algoritma  Apriori  pada  Pembelian  Alat Kesehatan,” pp. 1–6,
[9] K. Tampubolon, H. Saragih, and B. Reza, 2013. “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-alat Kesehatan,” Inf. dan Teknol. Ilm. , Vol. 1, No. 1, pp. 93–106,
[10] R.  A.S.  and  M.  Shalahuddin,  2013. Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek . Informatika, Bandung.
[11] V. J. Braun D., Sivils J., Shapiro A., 2001. Object Oriented Analysis and Design Team . Kennesaw State University CSIS 4650: Spring 2001.
[12] G.  Rabbany  and  Aripin,  2016. “Analisis  Aturan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma Apriori Untuk Menentukan Inventori Apotek,” Universitas Dian Nuswantoro Semarang,
[13] S.  Nurajizah,  2019,  “ Analisa  Transaksi  Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma Apriori, ” J. Infotek Polbeng-Seri Inform. , Vol. 4, No. 1, pp. 35–44.
[14] R.  T.  Vulandari,  2017. Data  Mining  Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer .  Gava  Media, Yogyakarta.